淄博网站建设电话咨询/国外免费源码共享网站
爬虫简单来说就是爬取网页页面信息。在谈基础编写爬虫程序之前，首先了解一些计算机网页基础知识：简单来说，生活中的快递的订单跟踪，从提交订单的发货地到接收到包裹的目的地，中间的每一环都是信息的传递节点。我们的计算机网络的信息传递也是由多个不同功能的节点组成的。抽象来说，OSI模型在每一层有不同的标示，信息传递的时候在每一层都打上戳，不同层次之间通过信息加工进行传递。埋点用来记录用户的网页使用行为。
网站是什么？输入浏览器地址，得到网页信息。网页显示的东西包括图片,HTML, CSS,JS等。HTML（给节点打标签;manipulate），CSS（操作节点的一些属性；manipulate）,JS(生成或者插入节点，也可以操作节点的某些性质)的代码告诉浏览器解析代码，如何呈现网页信息（图片，颜色，大小，排版）。之后再详细说明。
静态网站和动态网站：动态网站是通过程序从数据库提取程序，程序再生成HTML文件，最后交给浏览器去解析；静态网站直接通过不同请求读取固定的一些HTML文件。对于两种网站的选择，要根据工程任务来定；没有好坏之分，看的是适合不适合。对于比较少的网页个数，静态网站的工作量不大；对于需要执行大量网页操作的任务，应用动态网站更合适。
网站的信息如何传输？用户输入网站之后，http 发送request到 web server , web server 接收到请求，返回响应http response，用户接收到并解析响应。
https://www.programmersought.com/article/68784569117/www.programmersought.com
python爬虫里面用到的库有：
Request：用来爬取页面信息。
Requests: HTTP for Humans™requests.readthedocs.io
BeautifulSoup中的一部分代码：Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。
We called him Tortoise because he taught us.www.crummy.com
这些包都需要提前安装，安装code都是 pip install requests/bs4
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
开始爬虫，第一步，首先确定爬虫的页面：
url='输入特定网址' #输入需要爬取信息的网页
response = requests.get(url)# 命名获取的信息
response #显示获取的结果
response.text# 显示获取的内容
soup=BeautifulSoup(response.text,'lmxl') # 文本通过lxml的形式解析出来，记得一定要加上这个形式/使用BeautifulSoup解析这段代码,能够得到一个BeautifulSoup的对象,并能按照标准的缩进格式的结构输出
接下来要输入筛选条件了，这个项目是找所有图片后面存在的超链接：
link_div = soup.find_all('div',class_='pic_panel') #在这里根据html的信息
links=[div.a.get('href') for dive in link_div]#把仅要提取的东西提取出来
links
整理一下上述代码，可以定义一个函数
def get_links(url)
response = requests.get(url)# 命名获取的信息
soup=BeautifulSoup(response.text,'lmxl') # 文本通过lxml的形式解析出来
link_div = soup.find_all('div',class_='pic_panel') #在这里根据html的信息
links=[div.a.get('href') for dive in link_div]# 设置提取的链接
return links
定义函数的好处是，之后可以直接调用函数，对其他的相似结构的页面进行处理。
对于上述的链接，可以定义一个函数
def get_url(url)
response = requests.get(url)# 命名获取的信息
soup=BeautifulSoup(response.text,'lmxl') # 文本通过lxml的形式解析出来
return soup
两个函数在一起使用，优化代码的结果为：
def get_links(url)
soup=get_url(url)
link_div = soup.find_all('div',class_='pic_panel') #在这里根据html的信息
links=[div.a.get('href') for dive in link_div]# 设置提取的链接
return links
对于一个新的student_url
soup=get_url(student_url)
links=get_links(student_url)
要提取其他的信息，继续重复代码结构：
name=soup.find('',class_='total').text#单引号里填入位置信息
age=soup.find('',class_='total').text.strip()#单引号里填入位置信息
other_info=soup.find('',class_='total').text.strip()#单引号里填入位置信息